高阶等变图神经网络：攻克金属催化过渡态生成的AI瓶颈
精确构建复杂三维分子架构，始终是计算化学领域的核心挑战📚。过渡态（TS）作为决定反应动力学特征的瞬态构型，其获取过程长期以来一直是解析反应机理的最大阻碍。生成式人工智能技术为过渡态的自动化计算提供了全新的解决思路，但现有方法大多仅适用于简单体系，很难应对过渡金属催化这类高复杂度的化学环境⚙️。在本研究中，研究人员打造了一套通用的过渡态生成一体化方案🔍：该方案包含 UniTS‑Lib 数据集，其中收录了 4391 个高质量的过渡态几何构型，这些结构涵盖了 42 种化学元素以及多样的化学反应类型；与此同时，团
AI for Science：开启科研范式新纪元
托马斯·库恩在《科学革命的结构》一书中指出，科学范式的演进本质上是认知工具与研究逻辑的根本性重塑。人类科学探索已走过四代经典范式：如今，AI for Science（科学智能，简称AI4S）正式确立了第五代科研范式。它融合了人工智能大模型、物理先验知识、自动实验系统及全域算力底座，打通了“假设—仿真—实验—验证—迭代”的完整科研闭环。AI不再是辅助工具，而是具备自主推理、设计及发现能力的科研协作主体，对传统科研全链条及底层逻辑进行了颠覆性重塑。科学智能的核心定义是：以深度学习、科学大模型、多智能体系统为载
远望·首要课程丨增强军队实战制胜力
◇习近平主席的重要指示，系统阐述了新时代赢得胜利等核心命题，明确树立了聚焦备战打仗的导向，是为达成建军百年目标而发出的战略号召。 ◇训练必须紧贴战场、紧贴部队、紧贴未来，确保兵怎么练就怎么打，实战需要什么就刻苦训练什么，部队薄弱环节就集中攻克什么。 ◇率先构建智能化军事体系的一方，将获得更快的决策速度、更准的态势感知、更优的力量调度、更强的攻防效果，从而掌控未来战场的先机。 ◇唯有明晰未来战争的对象与方式，才能确立战争准备的基点，明确战斗力提升的路径。 古今中外的军事历史证明：军队唯有在战场上取胜，方能体
张涛等：生成式AI驱动下深度伪造情报的生成机理与风险防控
摘要伴随生成式人工智能（GAI）的迅猛演进，深度伪造技术持续迭代，由此催生出深度伪造情报这一新型威胁形态。它既给情报工作带来全新风险，又对社会稳定与国家安全形成严峻挑战。但既有研究缺少面向情报领域特殊性的系统化治理方案。基于此，文章搭建“三维四层”分析框架，解析深度伪造情报的生成机理、核心特质与运作模式。研究表明，深度伪造情报沿循“模态协同-语义融合-语境适配”的生成路径，其风险横跨技术、流程、组织、法律与战略五个维度。据此，研究给出涵盖技术对抗、流程重塑、机构强化、法律规制与国际协作的层级递进式治理策略
深度拆解：AI大模型的底层认知逻辑
近年来，“人工智能大模型”已成为各领域关注的焦点，几乎人人都在讨论这一概念。为帮助普通大众跨越专业门槛，真正理解人工智能大模型的核心内涵，本文将从基础的建模与模型概念出发，逐步厘清机理模型与概率模型的本质差异，最终用通俗的语言和生活化的视角，深入剖析人工智能大模型的根本原理，让复杂的底层逻辑变得清晰易懂。一、建模与模型人类认识自然、改造世界、钻研科学的根本路径，本质上就是发现规律、提炼规律、运用规律的过程。而建模，正是人类总结客观世界运行法则最核心、最科学的途径。所谓建模，简而言之就是：面对自然界纷繁复杂
能碳洞察|日常AI与工业节能AI，本质是两码事
01两类AI认知鸿沟“AI节能产品，跟ChatGPT是一回事吗？”这样的疑问情有可原。近两年，「AI」已被大语言模型彻底重塑。在公众印象中，AI就是能对话、能撰稿、能作图的工具集合。人们日常接触的，正是这样一类AI。然而工业节能所依托的AI，遵循的是另一套逻辑。它的使命并非产出文本，而是执行控制决策。风机转速几何、冷机何时启停、水泵频率几何——这些输出不是文字，而是直接作用于设备运转的指令。工业现场无需AI寒暄，只求AI降能耗、保稳定。02信息型物理型通用AI的根基在于模式识别与概率推演。用户输入语句，它
AI洞察力反超人类，理解程度超越认知
在《科学》杂志的最新社论里，微软首席科学家埃里克·霍维茨和洛桑联邦理工学院研究员罗伯特·韦斯特指出，人工智能正以前所未有的速度融入生活，它对人类行为的洞察力越来越强，其发展速度甚至已经超过了人类对它的认知水平。文中列举了导致AI变得不可捉摸的三个主要趋势。第一，AI自主设计越来越普遍。AI越来越多地介入其他AI系统的设计与优化，这种循环在“反直觉的高维空间”里进行，超出了人类的理解极限。尽管性能在提升，但其背后的原理却像“黑匣子”一样晦涩难懂。第二，AI系统间的交互日益频繁。它们构成了大规模的多主体生态系
工业AI实战：构建化工全流程智能优化系统
前言致辞国民经济中的工业门类划分如下：采矿业包含7个大类；制造业涵盖31个大类；电力、热力、燃气及水的生产与供应业涉及3个大类；共计41个大类，细分出207个中类和666个小类。在工业AI经历了一番轰轰烈烈的宣传之后，目前已实质性推进至具体落地应用阶段。实事求是地讲，尽管AI算法的组合形式繁多，但基础算法其实寥寥无几。工业领域的AI应用，关键在于利用有限的AI算法，结合既有的工业仿真模型与行业经验，构建起针对工业过程的快速建模体系。从本系列开始，我们将选取真实存在、极具挑战性且源自工业一线的实战案例，尝试
AI 逆合成困境：数据并非万能药
2024 年，AlphaFold 已能解析人类蛋白质组中绝大多数的结构，然而在有机合成规划这一「理论上更契合 AI」的领域，纯数据驱动的路径却遭遇了瓶颈。症结并非数据规模不足，而是我们严重低估了合成化学里「隐性知识」的深度。标签：AI 逆合成 | 化学信息学 | 专家知识 | 数据质量 | 机器学习首先明确结论：迄今为止，仅靠反应数据训练的 AI 逆合成规划器，仅能应对简单的目标分子。一旦面对拥有多个立体中心的复杂天然产物，它们便束手无策。这与 AI 在其他领域的卓越表现形成强烈反差：有机逆合成的搜索空间
AI赋能农业服务质效提升研究：课题申报新方向
今天给大家分享一篇高质量课题范文——《人工智能赋能农业社会化服务质效提升的内在机理与推进策略》，完全适配2026申报方向！整篇围绕AI如何赋能农业服务提质增效展开，用四大效应讲清内在机理，精准戳中制度、技术、人才四大瓶颈，还给出“十五五”可落地推进策略，理论扎实、框架清晰、逻辑闭环，从选题依据、研究内容到创新点、预期成果全是高分模板。不管是写申报书、活页还是开题，直接套用这个框架都超稳！思路、结构、表述直接参考，省时又出彩～希望对大家课题申报、论文写作有帮助！
我国镍基高温超导研究取得新进展
深圳5月22日电（记者白瑜）中国科学技术大学与南方科技大学科研团队首次在镍氧化物高温超导薄膜中观察到无节点超导能隙，并发现了电子与玻色子耦合的现象。这是高温超导机理研究的重要进展，相关成果于5月22日在线发表于国际顶尖学术期刊《科学》。 该论文由薛其坤院士、中国科学技术大学何俊峰教授以及南方科技大学陈卓昱副教授共同作为通讯作者。 此发现为破解“超导能隙对称性”和“超导配对机制”这两个高温超导领域的核心难题提供了关键的实验依据。在超导体中，电子通常成对出现。然而，它们为何配对、以何种形式配对，至今仍是物理学
AI模型揭示单原子催化新范式：从材料发现走向理性设计
（1）指标受限：因 Scopus 导出策略变更，其“参考文献”字段被大幅压缩，无法提供完整的引文元数据。因此，本研究的文献计量部分明确剔除了传统的科学图谱分析及本地总引频次（TLCS）相关指标。（2）样本范围界定：出于对同行评议证据链质量的考量，本工作未将灰色文献纳入分析范畴。（3）评价标尺偏差：由于顶尖学者及机构的排名依赖于特定的数学算法（如评估学者时采用的 c-score 权重），部分极具行业代表性但未能跨越特定数值阈值的实体可能未被收录于“前十名”名单中。尽管受到上述方法论限制，本文所凝练的科学结论
科学家揭示植物自制“肥料”的遗传奥秘
基础研究是整个科学体系的源头，是所有技术问题的总机关。作为国家战略科技力量主力军，中国科学院瞄准世界科技前沿和国家重大需求，深入开展使命驱动的建制化基础研究，取得一大批重大创新成果。 中国科学院分子植物科学卓越创新中心王二涛研究团队，从破解基因密码到赋能农业生产，团队潜心深耕十余年，围绕植物共生固氮机制开展系统研究，破解了豆科植物—根瘤菌共生固氮机理，为守护国家粮食安全贡献坚实力量。让我们一起打卡他们的实验室，揭开豆科植物自己生产“化肥”的奥秘。
人工智能教育治理的生成逻辑与实践路径研究
一、选题依据（一）问题的提出然而技术赋能往往伴随风险外溢，人工智能教育在落地过程中逐渐呈现出多层次、深层次的矛盾。一是应用效果难以达到预期，现实中一线教师与管理者对智能教育工具的接受程度以及价值认同并不高，技术同教学、管理、评价的衔接仍多停留在表面层次（卢宇等，2021；张珊珊等，2020）；二是风险隐患持续暴露，诸如数据隐私泄露、算法歧视、伦理失范、责任边界不清以及监管缺位等情形时有出现，进而冲击教育公平并扰动教育生态的稳定运行（冯锐等，2020；谭维智，2019；李世瑾等，2021）；三是治理体系对技
大模型赋能产业数字化转型的机理、困境与路径
一、选题依据（一）国内外相关研究的学术史梳理及研究进展国内研究初期侧重大模型技术特征与产业数字化基础的关联，随后向应用层面深入。在技术适配方面，王健（2021）探讨了制造业中大模型与数据的融合路径，提出了模块化框架；李娜（2022）强调头部企业在金融领域的应用提升了风险控制效率。近期研究转向生态系统构建，中国信通院（2024）指出一站式AI开发平台降低了中小企业门槛，而吕小刚（2023）解决了数据碎片化问题，提出了“云边协同”方案。研究也呈现跨学科趋势，张敏（2022）分析了组织结构的重塑，赵伟（2023